[Les best-of Alliancy du début 2024] La montée en puissance de l’intelligence artificielle ne cesse d’impacter les entreprises. Elle oblige les décideurs à s’emparer de cette technologie de rupture, en commençant par réinventer une nouvelle gouvernance des données.

L’industrie française est-elle prête pour les prochaines étapes de l’intelligence artificielle ?

L’industrie 5.0 sera marquée par des interactions avancées homme-machine grâce aux progrès de l’intelligence artificielle (IA), dépassant la simple connectivité des données de l’industrie 4.0. Cette évolution en cours permet une meilleure traçabilité et collaboration dans la chaîne de production. Cependant, cette transformation est inégale entre les grandes entreprises et les PME, ces dernières manquant souvent de compétences et de connaissances pour s’emparer de ces technologies. Pour tous les acteurs, l’intégration de l’IA nécessite une meilleure gouvernance des données pour permettre l’entraînement des modèles. Certains cas d’usage montrent déjà de belles avancées en termes de réduction des coûts de production dans certains secteurs comme la mode ou l’ameublement.

Quelles bonnes pratiques pour lutter contre les biais des IA ?

L’IA générative n’invente rien, elle repose sur l’ensemble de données qui lui a permis d’être entraînée. En raison de cet historique humain qu’elle intègre, elle peut être biaisée, mais cela ne doit pas freiner son utilisation pour autant. Il est crucial de comprendre ces biais et de les atténuer via une gouvernance adaptée et l’implication de profils qualifiés. Une formation continue à l’éthique, ainsi qu’un contrôle humain régulier des résultats produits par l’IA, sont essentiels. Ces mesures, bien que coûteuses, sont indispensables pour éviter la reproduction des biais humains dans les outils.

Qualité des données, évaluation, facteur humain… Les conditions pour que l’IA réussisse en santé

L’IA peut aujourd’hui détecter des tumeurs cancéreuses sur des images médicales. Cette technologie appartient aux IA permettant le diagnostic. Cependant, il existe également des solutions optimisant la gestion des données par les industriels. Malgré cela, l’accès à ces données de santé reste un défi en raison du manque de confiance des individus dans leur utilisation. Ainsi, l’aspect humain est crucial dans l’implantation de l’IA, à travers des formations auprès des professionnels de santé, mais également pour évaluer les technologies de manière indépendante afin de promouvoir des solutions éthiques tout en laissant la responsabilité aux médecins.

IA de confiance : comment l’écosystème Tech s’empare-t-il des sujets éthiques ?

L’intelligence artificielle évolue à deux vitesses : celle de la technologie et celle des dirigeants. Les employés utilisent souvent l’IA sans que leur direction ne le sache, soulignant l’importance d’établir des chartes internes pour utiliser ces technologies de manière responsable. Une IA responsable doit éviter les biais et promouvoir l’inclusion. L’Europe peut être un moteur et devenir un leader en matière de régulation éthique de ces technologies, en encourageant l’innovation tout en protégeant les droits humains.

IA générative : face au tourbillon, les clés d’une adaptation rapide pour les DSI

Considérée comme une technologie de rupture, notamment grâce aux avancées de ChatGPT, l’IA générative soulève des questions sur son potentiel de transformation et les nouvelles approches qu’elle permet, notamment autour de la génération de code et de la synthèse d’informations. Toutefois, la confidentialité des données et les enjeux de sécurité sont des questions primordiales, qui interviennent dans le processus de déploiement de ces solutions. Le débat inclut également la nécessité de maintenir l’IA comme copilote sous contrôle humain, tout en développant de nouvelles compétences pour évaluer et gérer les modèles en constante évolution.